计算机科学是一门包含了各种各样计算机软硬件知识的系统学科，侧重于程序运算，通过C语言、java、Python等编程语言的编写，实现程序、页面的各种功能。CS专业的课后作业远比课程本身的学习繁重很多。而EssayOne的编程作业代写服务是解决留学生C、JavaScript、Java、 Python、Go、C#、R、PHP、0C、C++、Swift、 Scala各类编程作业的最佳助手。我们有数千位编程大佬随时在线，他们拥有丰富的CS代码代写经验，不仅能按时保质保量完成作业代写，也能够在代写过程中为留学生提供讲解辅导，真正让同学们掌握实打实的知识。
编程代写价格贵吗？
编程代写的价格对于其他学科来说，是偏高的，但在多如牛毛的代写机构里，价格还是会有所不同，价格也取决于很多因素。
从编程代写的需求本身出发，普遍来说，影响编程代写的因素主要是如下几个：
- 留学生不同的在校学术阶段会影响价格，不同于高中作业，大学以及硕士的代写要求更需要老师具备专业知识，难度会更高，定价也会更高。
- 交付时间-相对于一个月交付的任务，12个小时就要求交稿的任务更需要协调时间以及考验老师的能力，费用区间会更高一些。
- 代写项目的难度-想日常的homework，要求比较少，花两三个小时就能做完，价格会实惠很多。如果是重要的assignment或者是major paper，占整个课程中的绩点比重很高，难度大，代写价格也会高。
TopMask编程作业代写
TopMask提供美国、英国、北美、澳洲等热门国家的代码代写服务，作业种类涵盖assignment，homework，lab，project和final exam等。TopMask的导师团队由3500+各学科领域的学霸大佬成，经验丰富，学术能力过硬，专业性强，当然在CS作业代写中，我们在充分了解海外各大院校的最新CS作业信息后，我们会为您匹配最合适的导师，提供一对一专家指导，让你轻松获得高分！
1.专业性高
CS专业有许多的编程code课程，加上国外学校对作业的要求比较严格，因此CS代写服务解决很多作业难题。TopMask拥有QS前200院校的CS Master以上学历Tutor，可以接各种相关的code作业，不管是C语言、C++、Java、Python这类编程code，还是MATLAB、SPSS的code，都可以完全cover。因此专业性是很值得信任的，获得广大CS留学生朋友的信赖。
2.收费合理
我们会根据作业难度等综合需求，为您安排专业导师接单，导师报价后会尽快联系您，我们以最合理的价格提供最高质量的CS代写服务。
3.准确率高
编程类作业代码保证本地能够运行，代码原创度经过检测，保证作业的通过率和分数。
4. 准时守时，高效沟通
我们严格遵守due time，保证准时完成，并且您可以和老师直接沟通，对项目了解的更清楚。
5. 完善的售后流程
只要您确认成果满意或者出分后，再支付尾款，安全省心。在线客服也会随时贴心解答您的所有问题。
添加微信：maxxuezhang，提交详细需求。我们会根据客户的需求匹配最合适的同专业的导师。欢迎联系我们的微信专员获取优惠报价！
下面是一个大数据编程作业代写的案例，熟悉大数据项目所需要的理论知识和实用的软件及工具。
Data choice. Choose any dataset from the repository that has at least five attributes, and for which the default task is classification. Transform this dataset into an appropriate one to load into your chosen analytics software.
Background information. Write a description of the dataset and project. Provide an overview of what the dataset is about, including from where and how it has been gathered, and for what purpose.
Data description. Describe how many instances does the dataset contain, how many attributes there are in the dataset, their names, and include which is the class attribute.
Include in your description details of any missing values, and any other relevant characteristics. Use appropriate pandas functions to initially analyse the data, for instance descriptive statistics of each attribute, including description of the range of possible values of the attributes, and visualise these in a graphical format.
Initial analysis. You will need to make decisions about which features to include in your dataframe, and how to deal with missing values (if they exist). You might need preprocess the dataset attributes. Useful techniques will include remove certain attributes, exploring different ways of discretizing continuous attributes and replacing missing values. Discretizing is the conversion of numeric attributes into “nominal” ones by binning numeric values into intervals. If you replaced missing values explain what strategy you used to select a replacement of the missing values.
